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随着人工智能技术的飞速发展，计算机视觉和机器视觉作为人工智能领域的重要组成部分，越来越受到广泛关注，尽管两者名称相似，但在实际应用中，计算机视觉和机器视觉有着各自的特点和区别，本文将从两者的定义、技术原理、应用领域等方面进行深入探讨，以揭示计算机视觉与机器视觉之间的区别与联系。
计算机视觉与机器视觉的定义
1、计算机视觉
计算机视觉是指利用计算机技术对图像或视频进行分析、理解和处理的过程，其主要目标是使计算机能够“看”懂世界，从而实现对图像、视频等信息的自动提取、分析和识别。
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2、机器视觉
机器视觉是计算机视觉在工业领域的一种应用，它利用图像处理、模式识别、机器学习等技术，实现对工业产品、生产过程、设备状态的自动检测、分析和控制。
计算机视觉与机器视觉的技术原理
1、计算机视觉
计算机视觉技术主要包括图像处理、特征提取、目标检测、图像分割、图像重建等，图像处理是对图像进行预处理，如滤波、增强、边缘检测等；特征提取是从图像中提取具有区分性的特征，如颜色、纹理、形状等；目标检测是在图像中定位和识别感兴趣的目标；图像分割是将图像划分为若干个区域，以便于后续处理；图像重建是根据图像信息重建三维场景。
2、机器视觉
机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理、特征提取、目标识别、运动控制等，图像采集是获取工业现场图像信息；图像处理是对采集到的图像进行预处理；特征提取是从图像中提取具有区分性的特征；目标识别是在图像中定位和识别感兴趣的目标；运动控制是对工业设备进行控制，实现自动化生产。
计算机视觉与机器视觉的应用领域
1、计算机视觉
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计算机视觉应用领域广泛，如医学影像分析、人脸识别、视频监控、自动驾驶、无人机等。
2、机器视觉
机器视觉应用领域主要集中在工业领域，如产品质量检测、装配线自动化、机器人视觉、智能交通等。
计算机视觉与机器视觉的区别与联系
1、区别
（1）定义不同：计算机视觉是一个研究领域，而机器视觉是计算机视觉在工业领域的一种应用。
（2）技术原理不同：计算机视觉技术包括图像处理、特征提取、目标检测等，而机器视觉技术主要包括图像采集、图像处理、特征提取、目标识别、运动控制等。
（3）应用领域不同：计算机视觉应用领域广泛，而机器视觉主要应用于工业领域。
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2、联系
（1）技术基础相同：计算机视觉和机器视觉都基于图像处理、模式识别、机器学习等技术。
（2）发展相互促进：计算机视觉技术的发展推动了机器视觉技术的进步，反之亦然。
（3）应用相互补充：计算机视觉技术在非工业领域得到广泛应用，而机器视觉技术在工业领域发挥着重要作用，两者相互补充，共同推动人工智能技术的发展。
计算机视觉与机器视觉在定义、技术原理、应用领域等方面存在一定区别，但两者在技术基础、发展历程、应用领域等方面又紧密相连，随着人工智能技术的不断进步，计算机视觉和机器视觉将在更多领域发挥重要作用，为人类社会创造更多价值。
标签： #计算机视觉和机器视觉的区别和联系
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